Deep Learning Membuat Prediksi Intelijen Fiksi Ilmiah Menjadi Sebuah Kenyataan

Dua puluh tahun telah berlalu sejak supercomputer dari IBM, Deep Blue, mengalahkan Gary Kasparov sang juara catur, yang merupakan sebuah kemenangan pertama dalam sejarah untuk kecerdasan buatan (artificial intelligence). Hari ini, supercomputer telah cukup pintar untuk mengalahkan manusia dengan mudah, tidak hanya pemain catur, tetapi juga permainan yang rumitnya sama seperti permainanGo yang berasal dari Cina yang sudah berusia 3000 tahun, dan permainanterbaru seperti Poker yang melawan beberapa pemain ahli, dan permainantersebut dimenangkan oleh supercomputer. Inilah hasil dari articial intelligence.

Belajar Seperti Manusia, Lalu Mengunggulinya.

Tujuan dari kecerdasan buatan artificial intelligence (AI) adalah untuk membuat komputer bisa sepintar, bahkan lebih pintar dari manusia, dengan memberikan mereka kemampuan berfikir dan menimbang seperti yang dimiliki manusia. Namun, ada banyak cara untuk mencapai itu semua.

Beberapa tahun yang lalu, Deep Blue diajari dengan menggunakan fungsi tulisan tangan, meniru kemampuan dan kebijakan yang dimiliki oleh pemain catur unggulan. Dengan mengimplementasikan kecerdasan buatan,supercomputer IBM mampu mengenali hal-hal yang telah dilihat sebelumnya, mempertimbangkan setiap langkah, memprediksi reaksi manusia, dan kemudian memutuskan langkah terbaik. Hal ini mustahil dicapai tanpa pelatihan untuk melihat sekumpulan data dan penggunaan algoritma yang memberikannya kemampuan untuk bertindak tanpa campur tangan manusia. Proses inilah yang pada saat ini dikenal dengan istilah machine learning.

Tidak hanya sampai disitu. Masih dibutuhkan sistem yang lebih canggih untuk dapat mengalahkan manusia dalam permainan yang lebih kompleks seperti Go dan terutama Poker ‘ tidak hanya miliaran data yang harus diprediksi, tapi sistem ini juga membutuhkan feeling atau intuisi. Di sinilah proses deep learning mulai diterapkan.

Deep learning adalah cabang inovatif dari machine learning yang hampir meniru cara bekerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola dalam mengambil keputusan. Dalam kata lain, ini adalah yang dipelajari manusia ketika berlatih, mencoba banyak hal terlebih dahulu sebelum pada akhirnya mengambil keputusan. Berkat prosedur pembelajaran otodidak (self-learning), yang berasal dari instuisi untuk bermain secara optimal ‘ tanpa adanya intervensi dari manusia atau melalui berbagai aturan yang diterapkan.

Deep Learning Meningkatkan Ketelitian Komputer

Deep learning merupakan sub bidang yang paling menjanjikan dari semua sub bidang riset kecerdasan buatan. Hari ini, deep learning adalah cara menemukan berbagai aplikasi dari industri apapun yang menggunakan teknologi.

Ketelitian tingkat tinggi (Ultra-precision) yang ditawarkan oleh deep learning juga telah digunakan dalam industri periklanan. Algoritma-algoritma self-learning ini mampu memberikan rekomendasi produk yang sangat akurat, yang mampu memprediksi probabilitas seorang pengguna dalam mengklik sebuah iklan (conversion potential) atau nilai pembeliannya ( conversion value). Hal ini dapat menjadikan aktifitas periklanan lebih efisien untuk sebuah brand.

Deep learning dalam dunia periklanan, menggambarkan kegunaan algoritma dalam jutaan data dan bertindak layaknya manusia tanpa instruksi atau peraturan yang spesifik. Deep learning dapat bekerja diantara rekomendasi yang tidak hanya digunakan oleh perusahaan e-commerce untuk mengajak para pelanggan membeli beberapa produk tambahan, tapi juga digunakan oleh perusahaan lain untuk menawarkan musik, acara, atau bahkan dating profile.

Tipikal pendekatan dalam iklan yang ditargetkan secara personal (personalised retargeting) dijabarkan seperti berikut: Seorang pengguna melihat sebuah banner kreatif berdasarkan pada asumsi yang telah ditentukan sebelumnya: Jika Anda melihat sebuah sepatu hitam dengan bersabuk emas, rekomendasinya adalah mungkin menampilkan sepatuboots hitam yang bersabuk dari informasi yang dikumpulkan sebelumnya. Dengan deep learning, tidak ada aturan untuk asumsi-asumsi tersebut. Komputer belajar melalui prediksi kombinasi data terbaik, apakah itu untuk sepasang sepatu hitam atau pilihan yang lain ‘ sandal cokelat, tas, atau yang lainnya. Tujuannya yaitu tidak ada manusia yang terlibat dalam memprogram sebuah komputer untuk dapat melakukan tindakan yang dijabarkan di atas ‘ setiap tampilan didasarkan pada pembelajaran data dan algoritma. Dengan kata lain, tindakan manusia hanya dibutuhkan dalam langkah programming algoritma agar program tersebut berfungsi sendiri.

Apa yang Terjadi di Masa Depan?

Sebuah penelitian dari eMarketer Ad Spending in Southeast Asia dan IAB Singapore mengungkapkan bahwa biaya iklan perusahaan digital di kawasan Asia Tenggara akan naik hingga 53.5% di tahun 2020. Pertumbuhan ini disebabkan oleh naiknya permintaan untuk iklan di mobile, video, dan sosial media. Seiring konsumen mencari pengalaman yang lebih baik dari brand, terlepas dari aktifitas offline dan online si penyedia jasa, personalisasi akan menjadi kunci pembeda dari perusahaan di Asia Tenggara.

DeepLearning akan memiliki peran yang sangat penting, tidak hanya di dalam industry periklanan, tapi juga dari berbagai sektor yang berbeda. Seiring naiknya volume data, para perusahaan seharusnya mulai mempertimbangkan untuk menerapkan teknologi AI yang baru untuk menganalisa hasil yang telah dicapai dan membantu untuk memahami dunia kita dengan lebih baik.

—

Oleh Daniel Surmacz, COO, RTB House.